משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים כדי לשפר את המובהקות הסטטיסטית.
במחקר של מדעי המוח הקוגניטיביים והתנהגות חברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. מבדל חשוב של מחקר EEG, כעת כשקיימות מערכות ראש אלחוטיות וניידות של EEG, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית אורכית והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם יכולים לשחזר או לשכפל את התוצאות של ניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם אל האוכלוסייה הכללית.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעי המוח. גדלי מדגם קטנים משפיעים על המובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי בהסקת מסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול ההולך וגדל.
מכיוון ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שאינן ניתנות לשחזור פוגעות באמינות התיאוריות שעל הפרק, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנובעים מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לפתוח את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר במימון המונים מתווך בינה מלאכותית (AI), מספקת מענה למשבר השכפול.
החשיבות של שחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוחם. ככזה, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזור (Reproducibility): האם הניסוי שלך בעל תיקוף של ניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פירוש הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי לקבל נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי למעלה מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים שלהם עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שיש משבר, בעוד 31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם סטטיסטית. לכל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, והניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכולים להיות אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים שלו נוטים לסבול מתת-מדגם וכבר יש להם מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים בצורה מגוונת או יצירתית. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח להמיר את הממצאים שלהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים בעולם האמיתי עומדות בליבתו של משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסוי במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות ניסויים, הדבר פוגע באמון של המערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על הגופים המממנים מענקים המופקדים על תמיכה במחקר שיהיו לו השפעות רחבות בעולם האמיתי.
שיפור השחזור נובע לעיתים קרובות מביסוס והגדרת שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף נתונים, בקרת איכות ונהלי ניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מימון המונים העניקו לחוקרים את הכוח לספק את מרכיבי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזור.
פרקטיקות מחקר של מימון המונים
פנייה גלובלית ליותר נבדקים באמצעות מחקר מבוסס המונים
טכנולוגיית מימון והמוני המונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים באמצעות רשת מחוברת גלובלית. לדוגמה, שקלו את ההתקדמות שהושגה בזיהוי מהירות מחשב. במשך עשרות שנים מחקר זה עמד למעשה ללא תנועה עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שבדרך כלל נמצא בשימוש בשירותי גוגל, אלקסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר שיטות מחקר מסחריות ומדעיות. Zooniverse, Folding@Home, ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המונעת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות אחרות של מיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. Folding@Home שואלת עוצמת מחשוב בזמן ששומר המסך פעיל, ומחשבת את צורת החלבונים ואפשרויות האינטראקציה שלהם המתורגמים מקודי DNA. ה-Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, Seek מגיעה לממוצע של כמעט 200,000 תמונות המועלות מדי יום. לאחר העלאתן, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים ומדענים חובבים מקיימים אינטראקציה עם הנתונים המשמשים כמנתחי איכות נתונים, ומציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מאחד אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולעזור לחוקרים ליצור השפעה. עם מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של שיטות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח מספיק עוצמה סטטיסטית.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ומערכות ראש וציוד EEG באיכות גבוהה וניידת המתאימה למחקר מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. נראה כי מיקור המונים של נתונים ברמת מחקר מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לשיטות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המטרידות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיון נמשך לגבי משבר השכפול, Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם עשו התקדמות משמעותית בדיוק בכך. כדי להתמודד עם משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח בשם EmotivLABS.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מכל רחבי העולם יכולים להשתתף במחקר מדעי המוח עם מערכות ראש EEG של Emotiv משלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
מאפיין בלתי נפרד מהפלטפורמה הוא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים שחוקרים רוכשים נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד פועלת מערכת הראש שלהם ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, המשתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול כספי.
בנוסף ל-EEG גולמי, לחוקרים יש גם גישה לנתוני הספק של תחומי תדרים (band power) ולחבילה של אלגוריתמי זיהוי רגשי וקוגניטיבי הכוללים קשב, תסכול, עניין, רגיעה, מעורבות, התרגשות ולחץ קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות בונה הניסויים של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, הכל בפלטפורמה אחת.
מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות הראש הזולות של Emotiv ברמת מחקר משמשות במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה (wellness), תעשיית הרכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בטכנולוגיית מוח (neurotechnology) בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight (תובנה) רבה יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ושיטות מחקר מיושנות. יישום תובנות כאלה יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם ביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו באופן אישי ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה שבסיסה בסן פרנסיסקו שמטרתה לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) מותאמת אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, וספציפית EmotivLABS, מחברת חוקרי מדעי מוח קוגניטיביים ברחבי העולם עם אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בלניאריות המצטברת של חקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מערכי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
מערכות ראש של Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא מערכת ראש EEG עם 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv EPOC X ו-EPOC Flex
Emotiv EPOC X היא מערכת ראש EEG עם 14 ערוצים ו-EPOC Flex היא מערכת EEG עם 32 ערוצים. מערכות הראש של EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי מערכות הראש עברו תיקוף על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של מערכות ראש ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה חבילת כלים לתמיכה בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן חזותי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתתף עם מערכת ראש של Emotiv יכול לקחת חלק, במידה והוא עומד בדרישות של עיצוב הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה אף היא, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות מערכת הראש והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, שהן בעלות עלות נמוכה וקלות לשימוש, משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים כדי לשפר את המובהקות הסטטיסטית.
במחקר של מדעי המוח הקוגניטיביים והתנהגות חברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. מבדל חשוב של מחקר EEG, כעת כשקיימות מערכות ראש אלחוטיות וניידות של EEG, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית אורכית והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם יכולים לשחזר או לשכפל את התוצאות של ניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם אל האוכלוסייה הכללית.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעי המוח. גדלי מדגם קטנים משפיעים על המובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי בהסקת מסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול ההולך וגדל.
מכיוון ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שאינן ניתנות לשחזור פוגעות באמינות התיאוריות שעל הפרק, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנובעים מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לפתוח את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר במימון המונים מתווך בינה מלאכותית (AI), מספקת מענה למשבר השכפול.
החשיבות של שחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוחם. ככזה, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזור (Reproducibility): האם הניסוי שלך בעל תיקוף של ניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פירוש הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי לקבל נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי למעלה מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים שלהם עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שיש משבר, בעוד 31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם סטטיסטית. לכל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, והניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכולים להיות אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים שלו נוטים לסבול מתת-מדגם וכבר יש להם מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים בצורה מגוונת או יצירתית. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח להמיר את הממצאים שלהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים בעולם האמיתי עומדות בליבתו של משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסוי במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות ניסויים, הדבר פוגע באמון של המערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על הגופים המממנים מענקים המופקדים על תמיכה במחקר שיהיו לו השפעות רחבות בעולם האמיתי.
שיפור השחזור נובע לעיתים קרובות מביסוס והגדרת שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף נתונים, בקרת איכות ונהלי ניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מימון המונים העניקו לחוקרים את הכוח לספק את מרכיבי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזור.
פרקטיקות מחקר של מימון המונים
פנייה גלובלית ליותר נבדקים באמצעות מחקר מבוסס המונים
טכנולוגיית מימון והמוני המונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים באמצעות רשת מחוברת גלובלית. לדוגמה, שקלו את ההתקדמות שהושגה בזיהוי מהירות מחשב. במשך עשרות שנים מחקר זה עמד למעשה ללא תנועה עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שבדרך כלל נמצא בשימוש בשירותי גוגל, אלקסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר שיטות מחקר מסחריות ומדעיות. Zooniverse, Folding@Home, ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המונעת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות אחרות של מיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. Folding@Home שואלת עוצמת מחשוב בזמן ששומר המסך פעיל, ומחשבת את צורת החלבונים ואפשרויות האינטראקציה שלהם המתורגמים מקודי DNA. ה-Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, Seek מגיעה לממוצע של כמעט 200,000 תמונות המועלות מדי יום. לאחר העלאתן, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים ומדענים חובבים מקיימים אינטראקציה עם הנתונים המשמשים כמנתחי איכות נתונים, ומציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מאחד אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולעזור לחוקרים ליצור השפעה. עם מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של שיטות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח מספיק עוצמה סטטיסטית.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ומערכות ראש וציוד EEG באיכות גבוהה וניידת המתאימה למחקר מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. נראה כי מיקור המונים של נתונים ברמת מחקר מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לשיטות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המטרידות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיון נמשך לגבי משבר השכפול, Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם עשו התקדמות משמעותית בדיוק בכך. כדי להתמודד עם משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח בשם EmotivLABS.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מכל רחבי העולם יכולים להשתתף במחקר מדעי המוח עם מערכות ראש EEG של Emotiv משלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
מאפיין בלתי נפרד מהפלטפורמה הוא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים שחוקרים רוכשים נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד פועלת מערכת הראש שלהם ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, המשתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול כספי.
בנוסף ל-EEG גולמי, לחוקרים יש גם גישה לנתוני הספק של תחומי תדרים (band power) ולחבילה של אלגוריתמי זיהוי רגשי וקוגניטיבי הכוללים קשב, תסכול, עניין, רגיעה, מעורבות, התרגשות ולחץ קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות בונה הניסויים של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, הכל בפלטפורמה אחת.
מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות הראש הזולות של Emotiv ברמת מחקר משמשות במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה (wellness), תעשיית הרכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בטכנולוגיית מוח (neurotechnology) בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight (תובנה) רבה יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ושיטות מחקר מיושנות. יישום תובנות כאלה יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם ביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו באופן אישי ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה שבסיסה בסן פרנסיסקו שמטרתה לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) מותאמת אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, וספציפית EmotivLABS, מחברת חוקרי מדעי מוח קוגניטיביים ברחבי העולם עם אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בלניאריות המצטברת של חקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מערכי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
מערכות ראש של Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא מערכת ראש EEG עם 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv EPOC X ו-EPOC Flex
Emotiv EPOC X היא מערכת ראש EEG עם 14 ערוצים ו-EPOC Flex היא מערכת EEG עם 32 ערוצים. מערכות הראש של EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי מערכות הראש עברו תיקוף על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של מערכות ראש ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה חבילת כלים לתמיכה בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן חזותי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתתף עם מערכת ראש של Emotiv יכול לקחת חלק, במידה והוא עומד בדרישות של עיצוב הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה אף היא, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות מערכת הראש והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, שהן בעלות עלות נמוכה וקלות לשימוש, משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים כדי לשפר את המובהקות הסטטיסטית.
במחקר של מדעי המוח הקוגניטיביים והתנהגות חברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. מבדל חשוב של מחקר EEG, כעת כשקיימות מערכות ראש אלחוטיות וניידות של EEG, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית אורכית והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם יכולים לשחזר או לשכפל את התוצאות של ניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם אל האוכלוסייה הכללית.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעי המוח. גדלי מדגם קטנים משפיעים על המובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי בהסקת מסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול ההולך וגדל.
מכיוון ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שאינן ניתנות לשחזור פוגעות באמינות התיאוריות שעל הפרק, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנובעים מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לפתוח את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר במימון המונים מתווך בינה מלאכותית (AI), מספקת מענה למשבר השכפול.
החשיבות של שחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוחם. ככזה, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזור (Reproducibility): האם הניסוי שלך בעל תיקוף של ניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פירוש הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי לקבל נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי למעלה מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים שלהם עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שיש משבר, בעוד 31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם סטטיסטית. לכל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, והניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכולים להיות אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים שלו נוטים לסבול מתת-מדגם וכבר יש להם מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים בצורה מגוונת או יצירתית. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח להמיר את הממצאים שלהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים בעולם האמיתי עומדות בליבתו של משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסוי במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות ניסויים, הדבר פוגע באמון של המערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על הגופים המממנים מענקים המופקדים על תמיכה במחקר שיהיו לו השפעות רחבות בעולם האמיתי.
שיפור השחזור נובע לעיתים קרובות מביסוס והגדרת שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף נתונים, בקרת איכות ונהלי ניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מימון המונים העניקו לחוקרים את הכוח לספק את מרכיבי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזור.
פרקטיקות מחקר של מימון המונים
פנייה גלובלית ליותר נבדקים באמצעות מחקר מבוסס המונים
טכנולוגיית מימון והמוני המונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים באמצעות רשת מחוברת גלובלית. לדוגמה, שקלו את ההתקדמות שהושגה בזיהוי מהירות מחשב. במשך עשרות שנים מחקר זה עמד למעשה ללא תנועה עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שבדרך כלל נמצא בשימוש בשירותי גוגל, אלקסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר שיטות מחקר מסחריות ומדעיות. Zooniverse, Folding@Home, ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המונעת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות אחרות של מיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. Folding@Home שואלת עוצמת מחשוב בזמן ששומר המסך פעיל, ומחשבת את צורת החלבונים ואפשרויות האינטראקציה שלהם המתורגמים מקודי DNA. ה-Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, Seek מגיעה לממוצע של כמעט 200,000 תמונות המועלות מדי יום. לאחר העלאתן, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים ומדענים חובבים מקיימים אינטראקציה עם הנתונים המשמשים כמנתחי איכות נתונים, ומציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מאחד אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולעזור לחוקרים ליצור השפעה. עם מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של שיטות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח מספיק עוצמה סטטיסטית.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ומערכות ראש וציוד EEG באיכות גבוהה וניידת המתאימה למחקר מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. נראה כי מיקור המונים של נתונים ברמת מחקר מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לשיטות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המטרידות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיון נמשך לגבי משבר השכפול, Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם עשו התקדמות משמעותית בדיוק בכך. כדי להתמודד עם משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח בשם EmotivLABS.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מכל רחבי העולם יכולים להשתתף במחקר מדעי המוח עם מערכות ראש EEG של Emotiv משלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
מאפיין בלתי נפרד מהפלטפורמה הוא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים שחוקרים רוכשים נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד פועלת מערכת הראש שלהם ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, המשתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול כספי.
בנוסף ל-EEG גולמי, לחוקרים יש גם גישה לנתוני הספק של תחומי תדרים (band power) ולחבילה של אלגוריתמי זיהוי רגשי וקוגניטיבי הכוללים קשב, תסכול, עניין, רגיעה, מעורבות, התרגשות ולחץ קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות בונה הניסויים של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, הכל בפלטפורמה אחת.
מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות הראש הזולות של Emotiv ברמת מחקר משמשות במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה (wellness), תעשיית הרכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בטכנולוגיית מוח (neurotechnology) בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight (תובנה) רבה יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ושיטות מחקר מיושנות. יישום תובנות כאלה יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם ביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו באופן אישי ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה שבסיסה בסן פרנסיסקו שמטרתה לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) מותאמת אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, וספציפית EmotivLABS, מחברת חוקרי מדעי מוח קוגניטיביים ברחבי העולם עם אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בלניאריות המצטברת של חקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מערכי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
מערכות ראש של Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא מערכת ראש EEG עם 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv EPOC X ו-EPOC Flex
Emotiv EPOC X היא מערכת ראש EEG עם 14 ערוצים ו-EPOC Flex היא מערכת EEG עם 32 ערוצים. מערכות הראש של EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי מערכות הראש עברו תיקוף על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה וברמת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של מערכות ראש ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה חבילת כלים לתמיכה בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן חזותי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתתף עם מערכת ראש של Emotiv יכול לקחת חלק, במידה והוא עומד בדרישות של עיצוב הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה אף היא, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות מערכת הראש והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתודולוגיות של מדעי המוח גדל, מערכות ראש ה-EEG של Emotiv, שהן בעלות עלות נמוכה וקלות לשימוש, משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
המשך לקרוא